of property damage and higher insurance rates (Bin and Polasky, 2004).
Neighborhood variables were estimated for each property using several data sources. First, as access to certain amenities and disamenities may impact home sale prices, Euclidean distances from each parcel centroid to the closest shopping center, central business district, road with a high traffic volume, and college or university were calculated using a GIS. We located shopping centers using GIS polygon files available from the Twin Cities Metropolitan Council depicting major shopping centers and central business districts using Twin Cities Metro Transit downtown fare zones for Minneapolis and St. Paul. College and university locations were identified using the Metro GIS Regional Parcel Dataset described previously and high traffic volume roads were identified from the Met Council and The Lawrence Group Functional Class Roads dataset. As home sale prices may be also influenced by the quality of neighborhood schools, we calculated the average Minnesota Comprehensive Assessment test scores for each neighborhood school at the third, fifth, and seventh grade levels to indicate school quality. We obtained test scores for the year 2005 from the Minnesota Department of Education (http://education.state.mn.us/MDE/ Data/index.html) and averaged scores for each school and grade level and linked them to each residential property by their 2005 elementary and middle school district in a GIS. Because the level of taxation in a property’s community has been found to impact sales prices in past studies (Mahan et al., 2000), we calculated an
additional variable, tax rate, using estimated market values and tax rates from the parcel dataset.
To include the impacts of a property being located in different Ramsey County submarkets, we divided the Ramsey County hous- ing market into a series of market segments. Initially, we delineated market segments using major school districts. This division proved reasonable for the suburbs, where there were relatively few sales and there was relatively little diversity within each district, but not for St. Paul, which has only one major school district, contained more than half of all properties sold in 2005, and has large diversity across neighborhoods. As such, we further divided St. Paul based on middle school districts, then merged adjacent school districts with similar attributes. This resulted in the creation of eight hous- ing submarkets, listed here in order of mean residence sale price from lowest to highest: east St. Paul (reference location), central St. Paul, North St. Paul-Maplewood School District, northwest St. Paul, White Bear Lake School District, St. Anthony-New Brighton and Roseville School Districts, Mounds View School District, and southwest St. Paul. Dummy variables were used to identify each parcel’s market segment.
Open space access may be assessed in several ways in hedonic pricing studies. Some studies use dummy variables to indicate the presence or absence of open space areas within a specified distance of a property (Lutzenhiser and Netusil, 2001; Netusil, 2005). More commonly, however, studies utilize continuous measurements that identify the land area or percent of open space within a specified
ความเสียหายและสูงกว่าราคาประกัน (ช่องและ Polasky, 2004)ตัวแปรย่านถูกประเมินสำหรับแต่ละคุณสมบัติที่ใช้แหล่งข้อมูลหลาย ๆ ครั้งแรก เป็นการเข้าถึงบางสิ่งอำนวยความสะดวกและ disamenities อาจผลกระทบราคาขายบ้าน ระยะทางแบบยุคลิดจากพัสดุเซนทรอยด์ใกล้ศูนย์ช้อปปิ้ง ย่านธุรกิจ ถนน มีปริมาณจราจรสูง และมหาวิทยาลัยถูกคำนวณโดยใช้ GIS การ เราอยู่ใช้ GIS รูปหลายเหลี่ยมจากคู่เมืองนครสภาแสดงศูนย์กลางศูนย์การค้า และย่านธุรกิจใจกลางเมืองใช้ขนส่งรถไฟใต้ดินเมืองแฝดเมืองอัตราค่าโดยสารโซน Minneapolis และเซนต์ปอล ระบุสถานที่ตั้งวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยโดยใช้รถไฟใต้ดิน GIS ภูมิภาคพัสดุชุดข้อมูลอธิบายไว้ก่อนหน้านี้ และระบุถนนปริมาณจราจรสูงจากชุดข้อมูลตามสภาและลอว์เรนซ์กลุ่มงานระดับถนน ขายบ้านราคาอาจถูกอิทธิพลคุณภาพของโรงเรียนย่าน เราคำนวณคะแนนการทดสอบการประเมินครอบคลุมรัฐมินนิโซตาเฉลี่ยสำหรับแต่ละโรงเรียนย่านที่ห้าสาม และระดับชั้นประถมศึกษาปีที่เจ็ดเพื่อบ่งชี้คุณภาพของโรงเรียน เราได้คะแนนสอบปี 2548 จากรัฐมินนิโซตากรมศึกษาธิการ (http://education.state.mn.us/MDE/ Data/index.html) และเฉลี่ยคะแนนสำหรับแต่ละระดับชั้นและโรงเรียน และเชื่อมโยงกับแต่ละอยู่อาศัย โดย 2005 ของประถม และมัธยมเขตใน GIS เป็น เนื่องจากระดับของภาษีในชุมชนของโรงแรมพบกับผลกระทบต่อราคาขายในการศึกษาที่ผ่านมา (Mahan et al. 2000), เราคำนวณการเพิ่มเติมตัวแปร อัตราภาษี การใช้ประเมินมูลค่าตลาดและอัตราภาษีจากชุดข้อมูลการพัสดุการรวมผลกระทบของการตั้งอยู่ใน submarkets แรมซีย์เขตแตกต่างกัน เราแบ่งเขตแรมซีย์กนบาน - ing ตลาดของตลาด ครั้งแรก เรา delineated ตลาดใช้สถาบันหลัก ส่วนนี้พิสูจน์แล้วว่าเหมาะสมสำหรับชานเมือง มีอยู่ค่อนข้างน้อยขาย และมีค่อนข้างน้อยความหลากหลายในแต่ละพื้นที่ แต่ไม่เซนต์ปอล ซึ่งมีโรงเรียนหลักเดียวเท่านั้น อยู่มากกว่าครึ่งหนึ่งของคุณสมบัติทั้งหมดที่ขายในปี 2005 และมีความหลากหลายขนาดใหญ่ในย่านนี้ เช่นนี้ เราเพิ่มเติมแบ่งปอตามเขตมัธยม แล้วผสานติดกับเขตพื้นที่การศึกษา มีคุณลักษณะเหมือนกัน ในการสร้างของ submarkets กนบาน-ing แปด แสดงที่นี่ในการพำนักเฉลี่ยราคาขายจากต่ำสุดไปสูงที่สุด: ปอตะวันออก (การอ้างอิงตำแหน่ง), เซ็นทรัลเซนต์ปอล เหนือ St. Paul ประชุมโรงเรียน ตะวันตกเฉียงเหนือเซนต์ปอ กเพื่อโรงเรียน เซนต์แอนโทนีใหม่ตัน และ Roseville สถาบันการศึกษา กองดูโรงเรียน และตะวันตกเฉียงใต้ปอ ตัวแปรหุ่นที่ใช้ในการระบุพัสดุแต่ละตลาดOpen space access may be assessed in several ways in hedonic pricing studies. Some studies use dummy variables to indicate the presence or absence of open space areas within a specified distance of a property (Lutzenhiser and Netusil, 2001; Netusil, 2005). More commonly, however, studies utilize continuous measurements that identify the land area or percent of open space within a specified
การแปล กรุณารอสักครู่..

ความเสียหายของทรัพย์สินและอัตราการประกันที่สูงขึ้น ( บิน polasky , 2004 )ตัวแปรแถวประมาณสำหรับแต่ละคุณสมบัติใช้แหล่งข้อมูลหลาย อย่างแรก การเข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวกบางและ disamenities อาจกระทบราคาบ้านขาย ใช้ระยะทางจากพัสดุแต่ละเซนทรอยด์กับศูนย์การค้าใกล้เขตศูนย์กลางธุรกิจ , ถนนที่มีปริมาณการจราจรสูงและวิทยาลัยหรือมหาวิทยาลัย ) คำนวณโดยใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ เราตั้งอยู่ในศูนย์การค้า การใช้ไฟล์ GIS รูปหลายเหลี่ยมของเมืองแฝดนครหลวงแห่งภาพวาดสาขาศูนย์การค้าและย่านธุรกิจกลางตัวเมือง ค่าโดยสารรถไฟใต้ดินขนส่งใช้ทวินโซน Minneapolis และ St . Paul วิทยาลัยและมหาวิทยาลัยที่ตั้งอยู่ในภูมิภาค ระบุใช้รถไฟใต้ดิน GIS ข้อมูลพัสดุที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้และถนนปริมาณการจราจรสูง ถูกระบุจากเจอสภาและลอว์เรนซ์ กลุ่มการทำงานชั้นถนนพื้นผิว . ขณะที่ราคาบ้านที่ขายอาจจะได้อิทธิพลจากคุณภาพของโรงเรียน ชุมชน ที่เราคำนวณเฉลี่ยมินนิโซตาครอบคลุมการประเมินคะแนนแต่ละละแวกโรงเรียนที่ 3 , 5 และ 7 ระดับบ่งชี้คุณภาพโรงเรียน เราได้คะแนนทดสอบของปี 2005 จากมินนิโซตากรมสามัญศึกษา ( http://education.state.mn.us/mde/ ข้อมูล / index . html ) และคะแนนเฉลี่ยของแต่ละโรงเรียน และระดับผลการเรียน และเชื่อมโยงให้แต่ละเขตที่อยู่อาศัย โดยปี 2548 เบื้องต้นและกลางโรงเรียนในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ เพราะระดับของภาษีในทรัพย์สินของชุมชนที่ได้รับผลกระทบ พบว่าราคาขายในอดีตการศึกษา ( มหัน et al . , 2000 ) เราคำนวณเป็นเพิ่มตัวแปรภาษี โดยใช้ค่าตลาดประมาณและอัตราภาษีจากพัสดุวันที่ .รวมถึงผลกระทบของทรัพย์สินถูกตั้งอยู่ใน submarkets Ramsey County ที่แตกต่างกัน เราแบ่งตลาดไอเอ็นจี Ramsey County Hous - เป็นชุดของกลุ่มตลาด ตอนแรกเราใช้ extension ตลาดโรงเรียนหลัก กองนี้พิสูจน์แล้วว่าเหมาะสมสำหรับชานเมือง ซึ่งมียอดขายค่อนข้างน้อยและมีความหลากหลายค่อนข้างน้อยในแต่ละเขต แต่ไม่ใช่สำหรับ เซนต์ พอล ซึ่งมีเพียงหนึ่งที่สำคัญของตำบล มีมากกว่าครึ่งหนึ่งของทรัพย์สินทั้งหมดที่ขายในปี 2005 และมีความหลากหลายขนาดใหญ่ในย่าน เช่น เราแบ่ง เซนต์ พอล ยึดกลางโรงเรียน แล้วรวมโรงเรียนที่อยู่ติดกันกับคุณลักษณะที่คล้ายคลึงกัน นี้ส่งผลในการสร้างแปด Hous - ing submarkets อยู่ที่นี่เพื่อหมายถึงที่อยู่อาศัยขายราคาจากต่ำสุดไปหาสูงสุด : East St . Paul ( สถานที่อ้างอิง ) เซ็นทรัล เซนต์ พอล , North St . Paul เมเปิลวูดทิศตะวันตกเฉียงเหนือโรงเรียน เซนต์ปอล โรงเรียนเขตทะเลสาบหมีสีขาว , เซนต์แอนโทนี่นิวไบรตันและโรงเรียนเขต Roseville , โรงเรียนดูเนินตำบล และตะวันตกเฉียงใต้ เซนต์ พอล ตัวแปรหุ่นเพื่อใช้ระบุเป็นพัสดุตลาดในแต่ละเซกเมนต์เปิดการเข้าถึงพื้นที่ที่อาจได้รับการประเมินหลายวิธีในการศึกษาราคา 5 . การศึกษาการใช้ตัวแปรหุ่นเพื่อบ่งชี้ หรือการเปิดพื้นที่ภายในที่กำหนดระยะห่างของทรัพย์สิน ( lutzenhiser และ netusil , 2001 ; netusil , 2005 ) มากกว่าปกติ อย่างไรก็ตาม การศึกษาใช้อย่างต่อเนื่อง การวัดที่ระบุพื้นที่หรือเปอร์เซ็นต์ของพื้นที่เปิดโล่งภายในที่ระบุ
การแปล กรุณารอสักครู่..
